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龙图腾网恭喜公安部道路交通安全研究中心申请的专利一种交通仿真系统、方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119004858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411468709.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种交通仿真系统、方法及设备是由胡伟超;于鹏程;张奇;杨镇铭;李小松;赵洹琪;安子恒设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交通仿真系统、方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种交通仿真系统，包括：车辆视野模型，用于在交通仿真场景中，获取处于目标车辆的视野范围内的历史环境信息，历史环境信息至少表征目标车辆和周围车辆的位置和速度；轨迹预测模型，用于对历史环境信息进行特征融合处理，得到目标车辆的多个向量特征，基于多个向量特征生成目标车辆和周围车辆的未来轨迹概率分布信息；轨迹规划模型，用于基于未来轨迹概率分布信息确定目标车辆的仿真参考路径，仿真参考路径表征针对目标车辆的驾驶人决策信息，驾驶人决策信息用于指示对目标车辆的仿真驾驶行为；车辆控制模型，用于基于驾驶人决策信息控制目标车辆在下一个仿真时刻对应的车辆行驶状态。同时，本申请还公开一种交通仿真方法及设备。

本发明授权一种交通仿真系统、方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种交通仿真系统，其特征在于，所述系统包括：车辆视野模型，用于在交通仿真场景中，获取处于目标车辆的视野范围内的历史环境信息，所述历史环境信息至少表征所述目标车辆和周围车辆的位置和速度；轨迹预测模型，用于对所述历史环境信息进行特征融合处理，以得到所述目标车辆的多个向量特征，每个所述向量特征表示所述周围车辆中对所述目标车辆行驶的影响因素，基于多个所述向量特征生成所述目标车辆和所述周围车辆的未来轨迹概率分布信息；轨迹规划模型，用于基于所述未来轨迹概率分布信息确定所述目标车辆的仿真参考路径，所述仿真参考路径表征针对所述目标车辆的驾驶人决策信息，所述驾驶人决策信息用于指示对所述目标车辆的仿真驾驶行为；车辆控制模型，用于基于所述驾驶人决策信息控制所述目标车辆在下一个仿真时刻对应的车辆行驶状态；所述轨迹预测模型，包括：第一计算模块，用于基于所述历史环境信息中的第一位置信息和第二位置信息，确定所述周围车辆中与所述目标车辆之间的第一距离小于预设距离的障碍车辆；基于所述障碍车辆和小于所述预设距离的所述第一距离，生成所述目标车辆的度中心性、接近中心性和特征向量中心性；其中，所述第一位置信息表征所述目标车辆的帧坐标，所述第二位置信息表征所述周围车辆的帧坐标，所述度中心性表征所述周围车辆中对所述目标车辆产生行驶影响的车辆数量，所述接近中心性表征所述目标车辆与所述周围车辆之间的互动便利性和可达性，所述特征向量中心性表征所述周围车辆中对所述目标车辆具有影响力的障碍车辆对所述目标车辆的潜在影响；所述度中心性表示为：这里，表示第i辆车在t时刻的度中心性；表示第i辆车在t-1时刻度中心性；所述接近中心性表示为：其中，表示第i辆车在t时刻的接近中心性；表示求和对象是中所有的所述征向量中心性表示为：其中，表示第i辆车在t时刻的特征向量中心性特征；表示中所有的λ是该特征向量的特征值；第二计算模块，用于基于所述历史环境信息确定所述周围车辆相对所述目标车辆的车辆优先级；基于所述车辆优先级确定所述目标车辆对所述周围车辆中每辆车的注意力权重；其中所述历史环境信息至少包括所述目标车辆和所述周围车辆的位置信息、车辆速度信息、车辆之间的距离信息；概率生成模块，用于基于所述度中心性、所述接近中心性、所述特征向量中心性和所述注意力权重，生成所述目标车辆和所述周围车辆的未来轨迹概率分布信息；其中，将周围车辆和\或目标车辆的当前坐标、给定采样时间内的历史坐标、运动方向、速度、加速度的数据组成一个特征矩阵X，用权重矩阵对特征矩阵X中的每个特征进行映射，以得到查询向量Q和键向量K，注意力权重得分由查询向量Q与键向量K的点积获得；将度中心性、接近中心性、特征向量中心性和注意力权重经过Softmax激活函数得到的处理结果再输入到LSTM解码器进行分析处理，生成该目标车辆和该周围车辆的未来轨迹概率分布信息，表示为：PY|X，其中X是目标车辆的历史轨迹，Y是目标车辆预测的未来行驶轨迹。

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